生物学家使用的传统工具来研究不同细胞类型的转录组最初免疫组织化学或有限原位杂交-即。标记RNA, DNA或蛋白质使用一个或两个不同的颜色——从而能够区分一个或两种类型的细胞。随着强大单细胞RNA序列(scRNAseq)技术,生物学家很快就调查组织内每一个细胞以前所未有的细节。现在,通过结合这些单细胞成像和微流体分析工具,空间生物学是添加一个新图层的信息和设置为改变生物医学科学。
单细胞分析上下文
空间生物学使用任何技术,检测细胞的位置和生物数量的内容。这可能包括转录组、表观基因组或任何你可以用荧光测量原位或杂交(FISH)技术新一代测序(门店),但是它的空间生物学,位置必须参与。
Ankur Sharma博士实验室主管的哈利珀金斯理工学院医学研究和科廷大学,研究胎儿发育和癌症之间的相互作用。等研究人员沙玛,scRNA-seq提供了一个理解方面的细胞类型特异,参与正常的生理发展和细胞参与疾病。然而,scRNAseq的主要限制是它需要组织,分离成单个细胞悬液和mRNA分析每个单元格的内容。这意味着研究人员失去细胞在其组织的上下文,以及它如何与邻国接触和沟通。
空间转录组可以实现通过使用激光捕获显微解剖技术采购在显微镜下的细胞亚群,但这仍只提供bulk-level转录组。“大多数用户希望能够测量单个细胞的转录组,所以更先进技术开发实现,”解释道Kyoung Jae赢得副教授在cedars - sinai医疗中心,发展为解释空间生物学数据分析工具。大多数基于映像的技术包括设计探针与靶RNA或DNA分子,然后执行顺序轮鱼和成像。1每个探针的荧光信号可以准确地映射回他们的位置在组织支持高分辨率的转录景观。在NGS-based技术,正在努力增加空间的密度条形码来获取在亚细胞转录组数据分辨率。
大约五年前,空间转录组技术开始被开发,可以查看每一个细胞类型的细节。这提供了上下文关于这些细胞是坐在组织——他们是多么密切,这距离改变在疾病进展和他们如何相互作用,改变治疗方法时,和当他们失败。“之前,我们只能目录,”Sharma说,“而现在,我们可以用一个目录组织的理解他们在做什么。现在,我们可以窃听细胞组织的私人谈话”。
空间生物学的里程碑
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分子生物学的一个阶跃变化
空间生物学已经增强我们对疾病的理解机制的深度和解释什么细胞可能具有临床意义的变化。
“在理解生物学、相关性和因果关系是很必要的区分,“Sharma说。“细胞或细胞的信号并不总是告诉我们它是否疾病至关重要。但如果我们想象两个细胞类型总是聚在一起,给信号处理时的工作,但传输信号B治疗失败时,这有助于理解生物细胞通讯的治疗反应。这是空间生物学的力量。”
沙玛是使用空间转录组可视化免疫疗法是如何影响癌症和免疫细胞之间的通信来预测肝癌患者的免疫治疗的反应。2“我们已经确定了特定的空间模式的癌症患者细胞通讯不应对传统疗法,但免疫疗法块这在这些病人沟通和杀死癌细胞。”Sharma的团队领导一项国际研究,患者在治疗和可以提供辅助免疫治疗的前期。原则的目标是提供证据,如果你这些细胞类型之间的交互开始治疗,你不必等待病人复发在你增加或开关治疗,可以防止复发在萌芽状态。
罕见的细胞发现High-Plex成像平台
下载这个应用注意去发现解决方案,c一个空间配置文件和量化组织和细胞悬浮液中罕见的细胞类型,发现许多生物标志物在同一样品与商用试剂和off比是可能的更大范围的蛋白质表达的数据与标准的成像技术。
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电流限制在空间生物技术
大多数当前的空间生物学技术依赖于单分子鱼其次是成像或门店。1NGS-based方法在分辨率有限,因为这取决于有多少空间条形码可以安装在一个幻灯片,就说:“门店基础技术刚出现时,每个位置数组的大小约为100,现在可以得到网格大小甚至小于1嗯。”
基于图像的方法需要预选信使RNA基因设计探针的物种,这限制了RNA能被探测到的物种的数量。“虽然一些实验室说他们可以测量成千上万的mRNA的物种,它仍然是费力而昂贵,“说赢了。”,因为图像技术依靠测量荧光信号,可以相互重叠,不容易区分mRNA物种通过查看图像。”
编码芯片空间技术的进步相当于半导体军备竞赛:谁能使最小的半导体,因此最强大的计算机在一个小空间。“最小的电网可以打印是最小的细节您可以捕获从一个细胞,”Sharma说。“你正在谈论可视化两个或三个社区的区别在一个城市和一个房子在一个社区。最新的技术已经使我们能够想象这些细胞社区看到邻居有和他们沟通彼此。”
复杂的空间数据分析深刻的见解
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分析数据的新方法
进一步的挑战空间生物学发展所需的算法缝合在一起的每一块拼图上的每个条码幻灯片。获得的研究重点是这么做的。他已经开发了一个算法来检测组织架构从空间转录组或空间表观基因组学数据,而另一个理解和信息交互。3,4*
“虽然有一些工具,试图合并相邻的位置如果他们转录相似,我们有想法将转录组作为一个图像并应用图像处理技术,”解释了赢了。之前,他们可以做到这一点,他们必须将转录组转换为图像使用降维算法,如主成分分析(PCA)。这允许他们代表20000个基因在三维(3 d)空间,每个维度转移到颜色通道。应用图像处理软件允许他们这种视觉数据检测组织架构更准确、迅速从公开的大脑数据和老鼠胚胎的数据。3,4*
Sharma说,下一个机会,是将二维(2 d)空间生物学转化为3 d。“我们已经开始抓学习3 d交互的细胞的表面,但这在一定程度上限制了测序成本。当测序变得便宜,我们可以做这些实验在不同的组织层次。但第二个组件是如何缝合一起这一切吗?我认为,社会需要发展更多的计算工具来理解[的]3 d动态这些细胞类型。”
人类全转录组阿特拉斯
传统的基因表达技术无法捕捉异质性的转录组空间上下文。下载这个白皮书,我发现一个解决方案年代为综合分析设计空间生物学,p为优越的敏感性检测成千上万的< 50μm地区独特的人类基因和d在任何组织elivers空间分析的目标。
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另一个预先将这项技术应用于活细胞,空间生物学目前限于固定细胞,如肿瘤活检。最近,单一scRNA-seq的新方法,活细胞发表,5这使得它可以从单个细胞中提取mRNA没有杀死细胞,可能是一个一步空间生物活组织。
Sharma相信我们已经在第二阶段空间转录组,一个进入临床的地方翻译:“我认为这将对精密医学产生巨大影响,因为医生和病理学家历来训练从幻灯片看广泛的形态学信息,但现在他们可以看着这个深刻的幻灯片的所有不同的细胞类型的信息。我认为这将彻底改变,”他说。
虽然空间生物学开始显示临床潜在的理论上,该领域将有更大潜力生物学作为科学家增加其分辨率,能被探测到的基因的数量,并计算算法的可用性。“我们开始研究一个新的生物学,把一层与传统分子生物学的知识,说赢了。“什么样的回答我们可以摆脱它吗?我们还不知道;我们才刚刚打开盒子的盖子。但这将是一个强大的技术和人们会发现使用无处不在。”
*这篇文章是一个预印本,有待同行评议。因此被视为初步结果,应该解释为这样的。了解同行评审过程的作用研究在这里。为进一步的信息,请联系引用源。
引用
1。刘易斯SM, Asselin-Labat ML,阮Q,等。空间组学和多路复用成像探索癌症生物学。Nat方法。2021;18 (9):997 - 1012。doi:10.1038 / s41592 - 021 - 01203 - 6
2。沙玛,距C, Currenti J, Ginhoux f .瘤胎重组在肿瘤发展和进步。Nat牧师癌症。2022;22 (10):593 - 602。doi:10.1038 / s41568 - 022 - 00497 - 8
3所示。马丁•PCN金正日H, Lovkvist C,香港BW,赢得了KJ。Vesalius:高分辨率在网上用图像分析anatomization空间转录组的数据。摩尔系统杂志。2022;18 (9):e11080。doi:10.15252 / msb.202211080
4所示。Lovkvist Kim H C,马丁P,金正日J,赢得了KJ。从空间检测细胞contact-dependent基因表达转录组数据。bioRxiv。2022.02.16.480673;doi:10.1101 / 2022.02.16.480673(这篇文章是一个预印本和尚未经同行评审)*
5。陈W, Guillaume-Gentil O, Rainer PY et al . Live-seq使颞单个细胞的转录组记录。自然。2022,608 (7924):733 - 740。doi:10.1038 / s41586 - 022 - 05046 - 9
